使用内存视图对多维numpy输入进行Cython pyx修改
是一种高效的方法，可以在Cython中直接访问和修改多维numpy数组的数据。内存视图是一种numpy对象，它提供了对数组数据的底层访问，而无需进行数据复制。
通过使用内存视图，可以在Cython中直接操作多维numpy数组，而无需将数据复制到Cython的本地变量中。这样可以大大提高程序的性能，尤其是在处理大型数据集时。
内存视图可以通过使用np.ndarray的__array_interface__属性来创建。具体步骤如下：
- 在Cython的代码中导入numpy模块：
cimport numpy as np - 定义一个函数，接受一个多维numpy数组作为输入参数：
def modify_array(np.ndarray[np.float64_t, ndim=2] arr): - 在函数中，使用内存视图创建一个Cython的数组对象：
cdef double[:, :] view = arr - 可以通过
view对象来访问和修改数组的数据，例如：view[0, 0] = 1.0 - 最后，将修改后的数组返回：
return arr
使用内存视图对多维numpy输入进行Cython pyx修改的优势包括：
- 高效性：通过直接访问和修改数组数据，避免了数据复制的开销，提高了程序的性能。
- 简洁性：使用内存视图可以简化代码，避免了在Cython和numpy之间进行数据转换的复杂性。
- 灵活性：内存视图可以用于处理任意维度的numpy数组，适用于各种不同的应用场景。
使用内存视图对多维numpy输入进行Cython pyx修改的应用场景包括：
- 数值计算：对大型数据集进行高性能的数值计算和处理。
- 图像处理：对图像数据进行快速的像素级操作和处理。
- 科学计算：在科学领域中，对实验数据进行分析和处理。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括与numpy和Cython相结合的产品。具体推荐的产品和产品介绍链接如下：
- 腾讯云函数计算（SCF）：https://cloud.tencent.com/product/scf
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请注意，以上推荐的产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估。
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1回答
Cython中的后缀计算器
、、、、
。
嗨。
我正在尝试用Cython开发一个后缀计算器，它是从工作的Numpy版本翻译过来的。这是我第一次尝试。计算器函数获取列表和样本矩阵中的后缀表达式。然后，它必须返回计算出的数组。
输入示例：
postfix = ['X0', 'X1', 'add']
samples = [[0, 1],
[2, 3],
[4, 5]]
result = [1, 5, 9]
example_cython.pyx
#cython: boundscheck=False, wraparound=False, none
浏览 2提问于2017-10-09得票数 0
我有一个很重的Cython函数，我正在尝试优化它。我将根据下面的教程进行分析。我的个人资料输出如下所示：
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 7.521 7.521 18.945 18.945 routing_cython_core.pyx:674(resolve_flat_regions_for_drainage)
6189250 4.964 0.000 4.964 0.000 stringsource:323(__c
浏览 1提问于2014-01-11得票数 2
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我当前从c++类中包装的函数的输入是一个一维数组，例如func(np.array(1,2,3))，对于它，我在pyx中的cython描述如下所示： def func(self, double[::1] arr):
return self.c_obj.update_set_point(&arr[0]) 但是，如果我的输入数组看起来像np.array([1,2,3])，我很困惑该如何更改它。 以上面的二维数组为例，有没有人能大致描述一下，对于多维数组输入，pyx描述应该如何变化？
浏览 50提问于2020-10-07得票数 0
1回答
我用cython编写了一个简单的插值函数，可以从其他cython代码中调用(很多)。其中一个参数是numpy数组：
@cython.boundscheck(False)
@cython.cdivision(True)
@cython.wraparound(False)
cdef double interpU_cython(double kX,double kY,int iX,int iY, int iTheta,int nbX,int nbY,np.ndarray[double, ndim=3] u, double outVal):
cdef double uPt, u0, u1
浏览 1提问于2016-12-08得票数 1
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1回答
以下线程中的答案对我没有帮助，因为我有多维数组。
我有以下测试代码：
头文件：
//cm.h
double per(double **marr,int rows,int cols);
C-函数文件
//cm.c
#include <stdio.h>
double per(double **marr,int rows,int cols){
int i,j;
for (i=0;i<rows;i++){
for (j=0;j<cols;j++){
//Just update the array
m
浏览 2提问于2016-01-04得票数 5
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1回答
我目前正在尝试包装我创建的C++类。其中一个函数返回包含复杂浮点数的向量向量：
std::vector<std::vector<std::complex<float>>>
我的DataBridge.pxd文件如下所示：
# distutils: language = c++
from libcpp cimport bool
from libcpp cimport float
from libcpp.vector cimport vector
from libcpp.complex cimport complex
from libc.float cimpo
浏览 2提问于2019-09-16得票数 2
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我正在尝试编写涉及Numpy ndarray的代码，但它们可能具有不同的类型。我的问题是，我不知道如何使Cython快速，同时让它处理所有输入-输出类型组合以及。下面是我正在尝试实现的目标的MWE (当然，这不是编译，但它代表了我想要实现的目标)：
general_types.pyx
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
from cython cimport integral
from libcpp.vector cimport vector
from numpy cimport uint64_t
cdef extern
浏览 1提问于2018-02-02得票数 0
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2回答
我目前正在我的Cython pyx文件中设置我的pyx，如下所示：
@cython.boundscheck(False)
cdef int[:] fill_memview():
# This happens inside a big loop so needs to be fast
cdef int[:] x = np.empty(10)
for i in range(10):
x[i] = i
return x
cdef stupid_loop():
for i in range(10000):
fill_memvie
浏览 3提问于2014-11-10得票数 4
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我试图对存储为numpy数组的向量进行规范化，但cython -a在此代码中显示了意外的Python值转换。
最小示例：
import numpy as np
cimport cython
cimport numpy as np
@cython.wraparound(False)
@cython.boundscheck(False)
cdef vec_diff(np.ndarray[double, ndim=1] vec1, double m):
vec1/=m
return vec1
Cython0.29.6运行时使用-a选项为vec1/=m行生成以下代码
__pyx_
浏览 0提问于2019-03-07得票数 0
1回答
我正在尝试将一些工作的现有的numpy/python代码移植到cython
我遇到的一个问题是，对于cython中的多维数组，我不能使用元组索引，而在python/numpy中，它可以工作。
这里有一个简单的mwe：
cython_indexing.pyx
# cython: boundscheck=False
# cython: wraparound=False
def loop(int axis, double[:, :, :] a, double[:, :, :] b):
cdef:
int k, j, i
tuple q, qp1
fo
浏览 0提问于2017-02-11得票数 1
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我需要对在高性能数值代码中使用Cython可以获得的性能进行概述。我感兴趣的一件事是，了解优化的C编译器是否可以将由Cython生成的代码向量化。因此，我决定编写以下小示例：
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cpdef int f(np.ndarray[int, ndim = 1] f):
cdef int array_length = f.shape[0]
cdef int sum = 0
浏览 2提问于2018-03-01得票数 9
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Cython不喜欢闭包中的numpy数组？
%%cython
import numpy as np
cimport numpy as np
def f(np.ndarray[double, ndim=1] a):
def g (double b):
return a+b
return g(1)
使用稳定版本0.24，我得到：
Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
import numpy as np
cimpo
浏览 2提问于2017-01-28得票数 4
我想在cython/python代码中使用c数组中的数据。
为此，我尝试用numpy.ctypeslib.ndpointer转换c数组。
我得到了错误Cannot convert 'float *' to Python object。
下面是一个简单的例子，我现在试着站起来跑步几天。
假设我们有一个创建数组的c函数。c_code.c
float *compute(int size)
{
float* array;
array = malloc(sizeof(float)*size);
int i;
for (i=0; i<size; i++
浏览 2提问于2015-10-13得票数 1
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5回答
我想用cython格式重写一个类，并将它保存为demo.pyx。该类的输入参数要么是具有形状的Nx2 2DNx2(例如a=np.array([[0.2,-0.8],[3.7,0.02],..,[-0.92,-3.33]]) )，要么是instance a=[0.1,2.7]的列表。
cimport numpy as np
DTYPE = np.float64
ctypedef np.float64_t DTYPE_t
cdef class halo_positions(object):
cdef unsigned double *x
cdef unsigned double
浏览 9提问于2014-06-09得票数 0
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是否可以使用c fwrite函数将numpy数组写入磁盘？从Cython内存视图文档中，我了解到“它们可以处理C数组”，但我没有看到这方面的明确示例。
我想做的是：
cdef FILE *fptr
fptr = fopen("data.dat", "w")
cdef double[:] array = numpy.array([.5, 1.5, 2.5, -9, 0.0, 5])
fwrite(array, sizeof(double), array.size, fptr)
但是，我得到以下编译错误：
Error compiling Cython file:
-
浏览 3提问于2019-07-10得票数 2
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请考虑以下示例：
cdef test_function():
cdef:
double[:] p1 = np.array([3.2, 2.1])
double[:] p2 = np.array([0.9, 6.])
return p1-p2
如果使用，它将返回以下错误：
Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
cdef test_function():
cdef:
doubl
浏览 1提问于2015-03-09得票数 1
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在np.ndarray文件中，似乎不能在cython.locals中声明.pxd。它适用于内存视图，但不适用于np.ndarray。然而，有些情况下我们需要np.ndarray。
在notsupported.py中
import numpy as np
def func():
arr = np.ones(2)
return arr**2
在notsupported.pxd中
import cython
import numpy as np
cimport numpy as np
@cython.locals(arr=np.ndarray[np.int_t, ndim=1]
浏览 1提问于2019-09-11得票数 0
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1回答
我正在使用Cython和numpy，并且与更改numpy数组元素的dtype的cython函数有一个奇怪的问题。奇怪的是，只有在实际指定数组的输入类型时，才会更改dtype。
我在Ubuntu18.04上使用Cython==0.29.11、numpy==1.15.4、python3.6。
# cyth.pyx
cimport numpy as np
def test(x):
print(type(x[0]))
def test_np(np.ndarray[np.uint32_t, ndim=1] x):
print(type(x[0]))
现在，计算这个文件并使用以下函数：
浏览 1提问于2019-07-02得票数 2
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1回答
我在cython中创建了一个输入内存视图，并希望将其乘以一个标量：
import numpy as np
import math
cimport numpy as np
def foo():
N = 10
cdef np.double_t [:, :] A = np.ones(shape=(N,N),dtype=np.double_)
cdef int i,j
cdef double pi = math.pi
for i in range(N):
for j in range(N):
A[i,j] *= pi
浏览 3提问于2021-02-09得票数 2
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2回答
多维数组的就地改组
、、、、
我试图在Cython中实现一个NaN安全的洗牌过程，它可以沿着任意维度的多维矩阵的几个轴进行洗牌。
在一维矩阵的简单情况下，可以使用Fisher-Yates算法对所有具有非NaN值的索引进行洗牌：
def shuffle1D(np.ndarray[double, ndim=1] x):
cdef np.ndarray[long, ndim=1] idx = np.where(~np.isnan(x))[0]
cdef unsigned int i,j,n,m
randint = np.random.randint
for i in xrange(len(idx
浏览 0提问于2014-09-29得票数 5
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我有一个Python应用程序，我最近添加了一个Cython模块。使用pyximport从脚本中运行它很好，但我也需要用cx_Freeze构建的可执行版本。
问题是，试图构建它给了我一个可执行文件，它会引发ImportError试图导入.pyx模块。
我像这样修改了我的setup.py，以确定是否可以首先编译.pyx，以便cx_Freeze能够成功地打包它：
from cx_Freeze import setup, Executable
from Cython.Build import cythonize
setup(name='projectname',
ver
浏览 11提问于2015-07-30得票数 5
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3回答
我有很多问题要安装numpy软件包。当我执行pip命令时
pip install numpy
我得到以下错误
重试(重试(total=4，connect=None，read=None，redirect=None))在连接被'ConnectTimeoutError(，‘连接到pypi.python.org超时.(连接timeout=15)’后)：/simple/ numpy /无法找到满足numpy要求的版本(从版本：)没有为numpy找到匹配的发行版
当我使用easy_insall命令时，我会得到以下错误
搜索numpy超时--有些包可能找不到！找不到“numpy”的索引页(
浏览 8提问于2016-12-07得票数 0
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我试图在Cython上转换numpy数组中的C double*，但我还没有成功。我发现了以下有用的链接：
但是，每次我在Cython中使用以下.pyx文件时，都会使木星崩溃(死内核)：
.c文件：
#include<stdlib.h>
#include "test.h"
double* test1(int n) {
double* A=(double*)calloc(n,sizeof(double));
int i;
for (i=0;i<n;i++) {
A[i]=i+0.5; }
return(A); }
我也尝试使用mallo
浏览 0提问于2019-01-19得票数 0
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1回答
Cython中的复数
、、、、
在Cython中处理复数的正确方法是什么？
我想使用numpy.ndarray的dtype np.complex128编写一个纯C循环。在Cython中，关联的C类型在Cython/Includes/numpy/__init__.pxd中定义为
ctypedef double complex complex128_t
看起来这只是一个简单的C双复形。
然而，很容易得到奇怪的行为。特别是，有了这些定义
cimport numpy as np
import numpy as np
np.import_array()
cdef extern from "complex.h":
浏览 5提问于2015-05-05得票数 43
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1回答
我正在尝试用Cython来加速我的Python代码，到目前为止，它工作得很好。然而，我有一个问题:处理列表。
使用cython -a myscript.pyx，我可以看到，在处理列表时，我的代码中只有一部分调用Python例程。
例如，我有一个numpy数组(sel1)，需要像这样拆分：
x1 = numpy.array([t[0] for t in sel1])
y1 = numpy.array([t[1] for t in sel1])
z1 = numpy.array([t[2] for t in sel1])
我不知道如何用Cython来加速这个过程。
另一种情况是在使用列表/数组索引
浏览 0提问于2015-03-09得票数 3
2回答
我想用c样式做一个纯函数，它以数组作为参数(指针)，并对它做一些事情。但我无法找到如何为cdef函数定义数组参数。这是我做的一些玩具代码。
cdef void test(double[] array ) except? -2:
cdef int i,n
i = 0
n = len(array)
for i in range(0,n):
array[i] = array[i]+1.0
def ctest(a):
n = len(a)
#Make a C-array on the heap.
cdef double *v
v = <d
浏览 3提问于2015-11-26得票数 0
1回答
在Python解释器中运行cimport cython或cimport numpy会导致以下错误：
cimport cython
File "<interactive input>", line 1
cimport cython
^
SyntaxError: invalid syntax
是环境变量path问题吗？或者它不应该在解释器中运行？求求你帮帮我。我花了几天的时间试图摆脱这个错误。(顺便说一下，在编译使用cimport numpy的.pyx文件时，我没有得到错误...)谢谢!奥列格
浏览 6提问于2012-12-17得票数 7
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我使用ray.put(large_2d_array)存储一个大的numpy 2D布尔数组，然后在工作过程中，我从这个共享的numpy数组中获取一个列，并将它传递给cython函数，然后通过cdef cnp.npy_bool view = &sliced_array[0]创建一个平面缓冲区视图。使用此视图，我可以修改基础缓冲区(将一些索引设置为True)。
由于等离子存储对象是不可变的，因此我可能面临哪些未知的问题？
如果有人能对此有所了解，我会很高兴的。
代码模板：
import numpy as np
# ray init code
......
large_2d_array =
浏览 2提问于2021-04-26得票数 0
2回答
在我的代码中，我试图定义一个动态数组，改变行数和列数，这取决于函数中的新条件，这意味着我可能会添加更多的行或列。我试图制作二维指针数组，我希望能够将这个二维指针数组作为参数传递给函数。
这是我代码的一小部分：
更新: test.pyx
from libc.string cimport memset
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
from cython.view cimport array as cvarray
from libc.stdlib cimport malloc, free
from libc.math c
浏览 3提问于2017-11-23得票数 0
1回答
我正在为用python编写的模拟器开发实时激光雷达数据处理器。由于数据量很大，所以我确实需要c/c++的性能。所以我发现Cython看起来不可思议，只是编译时它不能包含pcl库。
因此，我想构建我的.so文件，自己链接pcl，然后在Python包装器中调用库，但仍然没有得到任何结果。这是我的setup.py和.pyx
Setup.py：
#!/usr/bin/env python
import sys
import os
import shutil
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extens
浏览 1提问于2020-01-31得票数 0
1回答
当我尝试使用下面的Cython代码时，我会得到最后发布的关于operator()未被定义的错误。当我尝试使用操作符时，Cython似乎不会将它解释为一个成员函数(注意，C++源代码中没有成员访问权限)。如果我尝试调用prng.operator()()，那么Cython的翻译就会失败。
在Cython中使用操作符重载是否需要特殊的东西？
import numpy as np
cimport numpy as np
cdef extern from "ratchet.hpp" namespace "ratchet::detail":
cdef cppcla
浏览 1提问于2014-09-17得票数 6
回答已采纳
1回答
我将一个cython模块保存为foo.pyx，如下所示：
cdef double sum(double[:] memview):
cdef total = 0
for i in range(len(memview):
total += memview[i]
return total
然后我用!cython -a foo.pyx进行编译。
我想在cython单元格魔术中测试这个函数，如下所示：
In [1]: %%cython
...: import foo
...: cimport numpy as np
...: im
浏览 6提问于2014-11-07得票数 1
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我正在尝试用python实现马尔可夫状态切换模型，我找到了这个。但是当我尝试编译它时，我得到了这样的信息
Compiling hamilton_filter.pyx because it changed.
Cythonizing hamilton_filter.pyx
Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
import numpy as np
^
-------------------------------------------------
浏览 1提问于2015-08-08得票数 1
2回答
我已经用cython编写了一个类，并且我有一个方法可以检查类对象是否没有属性。如果文件存在，它将从文件中读取这个对象，或者计算valuse，它是一个数组或一个内存视图，并将结果保存在一个文件中。以下是我的代码的一部分：
from __future__ import division
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
from libc.stdio cimport FILE, fopen, fwrite, fscanf, fclose, stdout, stderr
cdef extern from "math.
浏览 0提问于2015-04-13得票数 1
1回答
目前，我正试图获得一个具有输入内存视图的结构来工作。例如。
ctypedef struct node:
unsigned int[:] inds
如果inds不是一个记忆视图，那么据我所能看到，它是完美无缺的。但是，使用内存视图并使用类似的
def testFunction():
cdef node testNode
testNode.inds = numpy.ones(3,dtype=numpy.uint32)
我有分割错误。有什么明显的东西我忽略了，或者输入的内存视图不能在结构中工作？
编辑：
因此，我重写了这个例子(由于larsman的问题)，希望能澄清一
浏览 5提问于2014-01-31得票数 4
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我试图使用Cython将c函数包装为一个数组参数(quick_sort())，这样我就可以向它传递一个numpy数组。我已经搜索了文档，所以和网络寻找一个有用的，最小的例子，但没有找到它。我尝试过几种可能性，但没有取得任何进展，所以请帮助我找出答案。这是我的档案：
quicksort.c
#include <stdio.h>
void quick_sort (int* a, int n) {
int i, j, p, t;
if (n < 2)
return;
p = a[n / 2];
for (i = 0, j = n -
浏览 0提问于2016-04-08得票数 2
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cdef double testB(double[:] x) nogil:
return x[0]
def test():
cdef double xx[2]
with nogil:
testB(xx)
# compiler error: Operation not allowed without gil
如果使用gil，则可以很好地工作。
是不是因为当传入c数组时，它会创建一个内存视图，而这样的创建操作实际上需要gil？所以内存视图不是完全的c对象？
更新
%%cython --annotate
cimport cython
cd
浏览 0提问于2015-03-25得票数 1
我在包中有一个cython扩展，其结构如下：
packagename
├── MANIFEST.in
├── packagename
│ ├── __init__.py
│ ├── packagename.py
│ ├── subpackage1
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── subpackage1.py
│ │ └── cythonExt1.pyx
│ ├── subpackage2
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── subpackage2.py
│ │ └── cythonExt
浏览 3提问于2017-10-20得票数 0
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1回答
我有以下目录结构：
testcython/
setup.py
testcython/
__init__.py
foo.pyx
stuff.py
bar/
__init__.pxd
__init__.py
bar.pxd
bar.pyx
其中文件内容如下：
bar.pxd
# cython: language_level=3
cdef int square(int x)
bar.pyx
# cython: languag
浏览 0提问于2019-06-12得票数 2
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1回答
我有一个函数(来自外部Python库)，它返回一个我想在Cython中处理的memoryview对象。
是否有一种方法可以将其转换为字节的类型内存视图(没有副本)以提高效率？我该怎么做呢？这不管用：
mv = memoryview(b'1234')
cdef char[:] *tmv
tmv = mv
^
------------------------------------------------------------
/home/me/.cache/ipython/cython/_cython_magic_f9f608355444e2d68285809066
浏览 4提问于2018-05-18得票数 4
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1回答
我已经将我的问题归结为一个小的可重复的测试用例：
在文件1 (custom_cython.pyx)文件中，我有以下内容：
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
ctypedef np.uint8_t DTYPE_B_t
ctypedef np.uint16_t CELL_ID_t
ctypedef np.int64_t DTYPE_INT64_t
cdef struct LOOKUPMEM_t:
DTYPE_B_t filled_flag
CELL_ID_t key_i
CELL_ID_t ke
浏览 9提问于2020-02-19得票数 4
回答已采纳
我试图从Python中传递一个np.ndarray来实例化一个Cython类。但是，我想不出如何对任意维数组这样做。我希望我的.pyx界面看起来像：
wrapper.pyx：
import numpy as np
cimport numpy as np
cdef extern from "myClass.h":
cdef cppclass C_myClass "myClass":
void myClass(np.float32_t*, int*, int)
cdef class array:
cdef C_myClass* c
浏览 10提问于2022-10-02得票数 -1
首先，我知道关于它有许多类似的主题问题，但经过一天的搜索、阅读和测试，我无法找到解决方案。
我有一个python函数，它计算numpy ndarray (m )的成对相关性。我本来是纯粹在numpy中这样做的，但函数也计算了倒数对(即，除了计算矩阵A和B行之间的相关外，它还计算了行B和A之间的相关性。)因此，我采取了一种稍微不同的方法，对于大m的矩阵，速度大约是它的两倍(对于我的问题，实际的大小是m~ 8000)。
这是伟大的，但仍然有点缓慢，因为将有许多这样的矩阵，而做这些都需要很长的时间。所以我开始研究cython，以此来加快速度。我从我所读到的资料中了解到，cython并不能真正加快nu
浏览 4提问于2014-02-09得票数 10
回答已采纳
2回答
使用Cython，我尝试这样做：
cpdef myFun(double[:] array):
cdef int[:] sortIndices = np.argsort(array, kind='mergesort')
array = array[sortIndices]
编译器抱怨：
指定内存视图的无效索引，输入int
如何使用某种整数数组索引这个内存视图？只允许切片吗？我可以很容易地使用基于“数组”的索引和旧的NumPy数组缓冲区支持。(我只是修改了我的代码，以便使用内存视图来查看它是否会提高性能，但它实际上破坏了.)
浏览 0提问于2018-12-18得票数 3
2回答
Cython:内存视图的大小属性
、、、、
我在Cython中使用了很多3D内存视图。
cython.declare(a='double[:, :, ::1]')
a = np.empty((10, 20, 30), dtype='double')
我经常希望遍历a的所有元素。我可以使用三重循环来完成这个任务，比如
for i in range(a.shape[0]):
for j in range(a.shape[1]):
for k in range(a.shape[2]):
a[i, j, k] = ...
如果我不关心指数i、j和k，那么做一个平面循
浏览 3提问于2018-04-19得票数 7
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用cython编译项目，但在测试重载的构造函数时遇到了奇怪的编译错误。有关文件，请参阅此。
从要点来看，我可以很好地编译和运行example.pyx，它使用默认的构造函数：
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
include "random.pyx"
@cython.boundscheck(False)
def example(n):
cdef int N = n
cdef rng r
cdef rng_sampler[double] * rng_p = new
浏览 0提问于2015-07-31得票数 0
1回答
我正在尝试转换以下python函数：
def python_compare(a: str, b: str) -> list:
n = len(a)
result = []
for i in range(n):
letter1 = a[i]
letter2 = b[i]
if letter1 != letter2:
mut = f'{letter1}{i}{letter2}'
result.append(mut)
return r
浏览 12提问于2022-05-17得票数 0
我在Cython身上涂了射线。它显示了一个错误: TypeError:必须将@ray.remote装饰器应用于函数或类。
如何解决这个问题？谢谢。
setup.py:
from distutils.core import setup, Extension
from Cython.Build import cythonize
import numpy
setup(
ext_modules=cythonize("ray_cython.pyx"),
include_dirs=[numpy.get_include()]
)
setup(
ext_modul
浏览 11提问于2022-06-07得票数 0
回答已采纳
我刚刚开始对cython进行实验，作为第一个练习，我创建了一个函数的(Re)实现，它计算数组中每个元素的罪恶。这是我的sin.pyx
from numpy cimport ndarray, float64_t
import numpy as np
cdef extern from "math.h":
double sin(double x)
def sin_array(ndarray[float64_t, ndim=1] arr):
cdef int n = len(arr)
cdef ndarray h = np.zeros(n, dtype=np
浏览 4提问于2014-10-07得票数 2
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2回答
我无法将布尔掩码保存为Cython类的属性。在实际代码中，我需要这个掩码来更有效地执行任务。下面是一个示例代码：
core.pyx
import numpy as np
cimport numpy as np
cdef class MyClass():
cdef public np.uint8_t[:] mask # uint8 has the same data structure of a boolean array
cdef public np.float64_t[:] data
def __init__(self, size):
self.d
浏览 1提问于2019-10-06得票数 3
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